周期自适应补偿学习算法处理输入饱和非线性系统

本文主要探讨的是"输入饱和非线性系统的周期自适应补偿学习控制"这一主题。作者陶洪峰、霰学会和杨慧中针对一类具有输入饱和和非线性时滞特征的不确定Brunovsky标准型系统提出了创新的控制策略。这类系统在实际应用中，如耦合非线性机械臂的力矩控制系统，由于存在饱和限制和时间延迟，使得传统的控制方法可能面临挑战。 研究的核心是设计了一种周期自适应跟踪补偿学习算法。首先，通过信号置换思想对系统进行重构，这种方法有助于揭示系统的内在结构，并有效地处理时滞和不确定性。接着，引入了最小公倍周期函数变换，将时滞项和不确定性合并到一个辅助时间变参数中。这个辅助参数的估计是通过周期自适应学习律来实现的，目的是动态调整控制器以适应系统的动态变化。 算法的关键在于设计一个饱和补偿器，它能够逼近并补偿超出饱和限的输入部分，从而确保系统状态能够跟踪有界期望值。这种补偿机制对于保持系统性能稳定，尤其是在输入受限的情况下，显得尤为重要。为了理论验证这一控制策略的有效性，作者构建了一个Lyapunov-Krasovskii复合能量函数的差分，通过计算分析，证明了系统跟踪误差的收敛性和闭环信号值的有界性。 通过具体的仿真，例如在常见的耦合非线性机械臂系统的力矩控制中，该算法的优越性得到了充分展现，证明了其在实际工程应用中的可行性。文章最后给出了参考文献和DOI（Digital Object Identifier）信息，供读者进一步查阅和引用。 总结来说，这篇研究论文提供了一种新颖的控制框架，结合了周期自适应性和补偿学习技术，有效解决了输入饱和非线性系统的控制问题，对于提升这类系统的稳定性和性能具有重要的理论价值和实践意义。